Құрылтай депутаты Юлия Кучинскаяның пікірінше, жасанды интеллект жасаған болжамдардың дәлдігі ең алдымен оған берілген ақпараттың сапасы мен толықтығына байланысты. Егер деректер базасында халықтың белгілі бір бөлігі қамтылмаса, мемлекеттік бағдарламалар олардың нақты қажеттіліктерін ескермеуі мүмкін.
— Біз цифрлық жүйелер мен болжау алгоритмдері нақты адамдардың жағдайын қаншалықты ескеретінін ойлануымыз керек. Егер деректер базасында әлеуметтік осал топтар, шалғайдағы фермерлер немесе ішкі мигранттар туралы мәліметтер болмаса, мемлекеттік болжамдардың дәлдігі төмендейді. Мұндай жағдайда қабылданған шешімдер әлеуметтік теңсіздікті күшейтуі мүмкін, — деді депутат конференцияда.
Оның айтуынша, мұндай жағдай ауыл шаруашылығында да туындауы мүмкін.
— Егер цифрлық жүйеде негізінен ірі шаруашылықтардың мәліметтері қамтылып, шалғайдағы шағын фермерлердің жағдайы ескерілмесе, құрғақшылықтан зардап шеккен шаруаларға арналған мемлекеттік қолдау қажетті жерге жетпеуі мүмкін. Цифрлық жүйеде ақпараттың көп болуы оның міндетті түрде шынайы әрі толық екенін білдірмейді. Сондықтан мемлекеттік шешім қабылдағанда дәстүрлі статистикамен қатар басқа да дереккөздерді пайдалану маңызды, — деп қосты Юлия Кучинская.
Қазақстанда бұл бағытта заңнамалық негіз қалыптасып келеді. Атап айтқанда, жеке мәліметтері көрсетілмеген жинақталған деректерді мемлекеттік және статистикалық мақсатта пайдалануға мүмкіндік қарастырылған.
— Мұндай ақпаратқа мобильді операторлардың мәліметтері, қаржылық операциялар туралы жинақталған деректер және ғарыштық бақылау нәтижелері жатады. Оларды талдау арқылы халықтың көші-қонын, еңбек нарығындағы өзгерістерді және өңірлердің әлеуметтік қажеттіліктерін дәлірек болжауға болады. Бұл ретте азаматтардың жеке деректерінің қорғалуы басты талап болып қала береді, — деді депутат.
Айта кетейік, бұған дейін Қазақстанда Орталық Азия ғалымдарының климаттың өзгеруіне қатысты зерттеулерін біріктіретін цифрлық платформа әзірленгені хабарланды.